概要
HockeyStack は、Web セッション、広告費、CRM レコード、営業活動をアカウント単位の 1 本のジャーニーに縫い合わせる B2B のレベニューアトリビューション基盤です。縫い合わせたジャーニーは、Odin という AI アナリストを通じて自然言語で問い合わせられます。取り込みとモデリングの層は ATLAS と呼ばれ、そこで構築されるアカウント単位のグラフを、他のすべての機能が参照します。
ooligo のカタログでは最初のアトリビューションベンダーであり、カテゴリの中ではダッシュボード寄りではなく意思決定システム寄りに位置します。2026 年の製品ラインはアトリビューショングラフ上で動作する Revenue Agents を軸に構成されています。これはアトリビューションツールからエンタープライズ向けレベニューエージェント基盤へと自社を再定義した後の、同社自身の位置づけです。
HockeyStack は Y Combinator の出資先で、2 年足らずで顧客数 300 社を超え、2026 年 4 月 15 日に累計調達額を 5,000 万 USD 超へ引き上げるラウンドを発表しました。参加したのは Bessemer Venture Partners、Y Combinator、Uncorrelated Ventures です。公表顧客である Mastercard、RingCentral、Rakuten、Justworks、AppsFlyer、Mimecast、StackAdapt はエンタープライズと上位ミッドマーケットの構成で、ラウンド後の上位市場シフトと符合します。
RevOps のスタックに入る理由
- アトリビューションはリード単位ではなくアカウント単位です。 B2B の商談には 6〜10 名の関係者が関わり、リード中心のモデルは 1 つの購買グループを無関係な 10 行に割ってしまいます。ATLAS はタッチポイントをアカウントに解決し、フォームを一度も埋めないダークファネルの活動を Cookie なしで捕捉します。その結果、CFO に見せるジャーニーが実際に成約した商談と一致します。
- Odin はダッシュボードを作るのではなく、質問に答えます。 すべての応答はマルチエージェントの連鎖を通ります。質問を解釈し、手順を計画し、統制されたデータを取得し、決定的な分析を実行し、返す前に結果を検証します。この構造があるから、出力はもっともらしい数字ではなく監査可能なものになります。Odin はアプリ内、または Slack で
@hockeystackodinにメンションして使えます。ファネル、リフト、アトリビューションの内訳に関する質問は、実際にはそこで発生します。 - エージェント層が 2026 年の差別化要因です。 12 個の既製エージェントが名前の付いた GTM 業務を担います。Closed Lost Deal Resurrector、Account Pre-Call Brief、Win/Loss Analyzer、Multi-Touch Attribution Anomaly Detector、Marketing Budget Optimizer、Weekly Rep Coaching Report、AE Forecast Challenger などで、テンプレートに収まらないプレイブック向けにカスタムエージェントビルダーも用意されています。会議を変えるのは Forecast Challenger です。営業担当が申告したコミットを HockeyStack の Blueprint モデルが持つ過去の商談パターンと突き合わせ、数字を落とす前に弱いコミットを指摘します。
- データウェアハウスと有料メディアのカバー範囲は、システムオブレコードを名乗れる広さです。 ウェアハウス側は Snowflake、BigQuery、Amazon S3、Azure Blob、ClickHouse（Databricks は近日対応として掲載）、広告費側は LinkedIn、Google、Meta、Bing、TikTok、Reddit、X、StackAdapt、AdRoll、G2、Capterra、インテント側は 6sense、Demandbase、Bombora、RollWorks、会話データは Gong です。
価格
見積もりのみ、年間契約、公開価格はありません。プランは 2 つです。GTM Intelligence（アトリビューション、レポーティング、Odin、スコアリング、オーディエンス同期、エンリッチメント、すぐ使えるエージェント 2 個）と、GTM Execution（既製エージェント 12 個すべて、カスタムエージェントビルダー、ワークフロー自動化）です。
第三者の調達データとベンダー比較データ（ベンダー公表ではないため、価格表ではなくレンジとして扱ってください）では、GTM Intelligence が月額 1,399 USD 前後、GTM Execution が月額 2,200 USD 前後、年間契約の中央値は約 28,000 USD、多くの導入は年間 16,800〜60,000 USD に収まります。価格を動かすのはシート数よりも、コンタクト数とアカウント数の規模です。
代替製品と突き合わせた基準としては、Dreamdata は無料プランと月額 750 USD の Activation Starter を公開しており、Vendr によれば年間契約の中央値は約 27,000 USD です。着地点は近く、入り口は大きく低い構図です。Factors.ai は月額 399 USD から始まり、マルチタッチアトリビューションは月額 899〜1,200 USD の Growth プランに置かれています。これは報告されている HockeyStack の入り口の約 3 分の 1 です。HockeyStack の上乗せ分が買っているのはエージェント層であって、アトリビューションモデルではありません。
向いている相手
ARR 5,000 万 USD 以上の B2B 企業で、有料広告、イベント、アウトバウンドにまたがる多数の関係者を含む商談を運用する RevOps およびデマンドジェネレーションの責任者です。とくに、支出を CFO に対してアカウント単位の根拠で防衛することが制約条件になっており、モデルを説明するレポーティング層ではなく、モデル上で動作するエージェント層に予算を出す意思がある場合に向きます。
形が合わないときは別の製品を選んでください。予算を確定する前に無料プランでモデルを検証したく、公開された入り口価格のあるアカウント単位のウェアハウスファースト側の極を求めるなら Dreamdata です。このカテゴリのもう 1 つの必須エントリーであり、構造的に最も近い代替です。すでに Adobe と Marketo に標準化されていて、アトリビューションが新規ベンダーではなく既存のエンタープライズ契約の 1 項目であるなら Adobe Marketo Measure（旧 Bizible）です。ARR 1,000 万 USD 未満で、28,000 USD の契約を吸収できない予算のままマルチタッチアトリビューションと ABM のワークフローが必要なら Factors.ai です。前四半期の売上がどこから来たかを説明することではなく、今四半期が着地するかを予測する前向きなパイプライン準備度が要件なら RevSure です。
注意点
- 見積もりのみ、年間契約のみで、エージェントは上位プランに置かれています。 各社はエージェント層をデモで確認した後、GTM Intelligence の金額で予算を組んでしまいます。ガード: エージェントが購入理由なら初日から GTM Execution で見積もりを取り、署名前にコンタクト数とアカウント数の階層境界を書面で確認し、Dreamdata の公開入り口価格である月額 750 USD と突き合わせて、上乗せ分が何を買っているのかを把握してください。
- アトリビューションの精度は CRM の衛生状態が上限であり、ベンダー側では直せません。 商談ステージの定義が揃っていない、成約日が欠けている、UTM の運用に規律がない、といった状態では、間違ったファネルについて自信のあるモデルが出来上がります。ガード: トライアル開始前に商談ステージの定義と UTM の規約を監査し、既存のレポーティングと 30 日間の並行運用を行ってください。両者が食い違う場合は、どちらの数字も財務に出す前にソースデータを解決します。
- Revenue Agents は 2023 年創業の企業が出した 2026 年の製品です。 アトリビューションエンジンには数年の本番実績がありますが、価格を正当化しているエージェント層にはありません。ガード: パイロットはすでに計測している指標に紐づく 2 個のエージェントに絞ってください。前四半期のコミット精度に対する Forecast Challenger が最も明快な検証です。成功の定義は契約後ではなく契約前に決めます。
- 公開 API も MCP サーバーも公表されておらず、Databricks は未提供です。 自動化はネイティブ連携の一覧とウェアハウス同期の範囲に制限されます。ガード: 必要な書き込みを同期方向がカバーしているかをトライアル中に確認し、ウェアハウスが Databricks なら、近日対応という表記を受け入れるのではなく提供日を書面で取り付けてください。
これが供給する商談点検とフォーキャストの層については Gong と Clari を、上流のアカウントシグナル源については 6sense、Demandbase、Common Room、Warmly を参照してください。